一个后端工程师转型大数据的笑与泪 | 极客时间

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前几天跟一个做 Java 的朋友聊天,他说现在做 Java 的人实在太多了,想要突出重围不容易,所以想看看能不能转到其他技术方向去。再仔细一问,他看中的是大数据方向,毕竟现在大数据行业火热,人才需求大、缺口大,看各个机构的薪酬报告,薪资也是一向名列前茅。


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前几天跟一个做 Java 的朋友聊天,他说现在做 Java 的人实在太多了,想要突出重围不容易,所以想看看能不能转到其他技术方向去。再仔细一问,他看中的是大数据方向,毕竟现在大数据行业火热,人才需求大、缺口大,看各个机构的薪酬报告,薪资也是一向名列前茅。

但让他犹豫不前的是,大数据入门门槛太高了,学习成本也高,想转型的话,面对那么多大数据技术栈,根本不知道从何入手。

想想的确是这样,很多想转型大数据的程序员,都是被大数据庞大繁杂的技术体系,和零散晦涩的学习资料劝退的。即使坚持下去,自己学习也很容易陷入到各种细枝末节中,导致效率低下,成就感超低,就很容易放弃。

不过凡事都有两面,越是门槛高、挑战大的领域,一旦你真正入门,真正掌握核心技术,那么你为自己打造的技术壁垒就越高,在职场中的竞争力就越大,所谓内卷也不容易卷到你身上。

之前我也跟一个网易的大数据专家聊过大数据开发工程师的成长路径,就他的观察,大数据开发的岗位天花板是非常高的,不论是去跟业务结合,让数据发挥更大的价值,还是往平台架构层面深造,打造更速度更快、效率更高的大数据平台,它的上限都是非常高的,你会有非常清晰广阔的职业晋级路径。

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所以,如果你是现在也是后端开发,但现在职业发展陷入了瓶颈,或者干脆就是想转一个高薪岗位,那么我强烈建议你,果断挑战一下大数据技术,不要怕难,现在付出点时间和精力攻克大数据,将来在职场发展中就会更广阔的前景,有更多的选择权,35 岁这样的年龄焦虑也就不会找到你头上来!

另外,站在更高的层面,跟着“新基建”计划这样的国家战略走,是绝对不会出错的。就像老话说的,一个人的成就,既要看自我奋斗,也要考虑到历史进程。

当然就像我之前提到的,大数据技术学习的难度不可忽视,但老实讲回报率最高的,就是跟着一个经验丰富的,对大数据技术有着深入认识的先行者,跟着他梳理出的体系脉络来学习,这样才能事半功倍。

这里我举贤不避亲,强烈推荐极客大学“大数据训练营”的老师金澜涛,他和极客时间共同推出这套课程《大数据训练营》,课程设计对标阿里 P7,目标是让你用 15 周的时间,掌握系统性学习大数据的诀窍,同时高效提升大数据能力水平,真正掌握大数据技术,打造属于自己的技术壁垒,完成职场进阶,不惧职场挑战和年龄焦虑。

金澜涛是谁?

金澜涛,目前就职于 eBay 中国研发中心,从事计算平台基础架构研发工作,担任 eBay OLAP 计算组技术 Leader,资深技术专家。曾就职于阿里巴巴、美团点评大数据架构部门。

金澜涛也是 eBay 中国研发中心“技术大学” 的 Spark 课程讲师,复旦大学计算机学院数据科学导论特聘教师。还有超过 9 年一线大数据平台研发经验,是多个 Apache 开源项目的活跃贡献者(Spark、Hadoop、Hive、Calcite、Parquet、Storm、Common IO 等)。

课程设计及内容

课程设计对标阿里 P7,从数仓体系、分布式计算体系、源码与思想三个维度全面覆盖大数据工程师能力要求,帮你掌握大规模数据的存储、计算、性能调优等知识点,胜任大数据分析、大数据开发乃至大数据平台的搭建等任务,提升解决实际问题的能力与思维。

不仅如此,本次课程创新基于阿里云搭建了真实的实战环境,真正做到了理论和实践相结合。以下为课程大纲,大家可以先感受下:

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扫描文末二维码可获得详细大纲及项目介绍

同时,为了让大家学到的知识更加落地,我们选择了 4 个贴近真实场景的实战项目,带你提升实战能力:

  • 项目一:Hadoop 集群云主机搭建和健康管理

  • 项目二:数据可视化和交互式自助分析平台建设

  • 项目三:利用 Spark 对大型电商用户数据进行分析

  • 项目四:Hadoop、Spark 源码学习

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  • 毕业后一年两次免费内推

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如何加入学习?

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  • 课程设计对标阿里 P7 能力模型

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  • 基于阿里云搭建真实的实战环境

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